matlab实现JPEG压缩全流程并输出压缩后结果进入文本文件

JPEG压缩的全流程可以分为以下几个步骤：

1. 图像分块：将图像分为8x8大小的块。

2. 颜色转换：将RGB颜色空间转换为YCbCr颜色空间，其中Y表示亮度分量，Cb和Cr表示色度分量。

3. 块内离散余弦变换（DCT）：对每个块进行DCT变换，得到相应的频域系数。

4. 量化：将频域系数量化，以减少数据量。

5. 霍夫曼编码：对量化后的系数进行霍夫曼编码，以进一步压缩数据。

具体的实现过程如下：

% 读入图像
img = imread('lena.bmp');

% 将图像分为8x8大小的块
[m, n, c] = size(img);
if c == 3
    img = rgb2ycbcr(img);
end
img = double(img);
img_blocks = zeros(m, n);
for i = 1:8:m
    for j = 1:8:n
        img_blocks(i:i+7, j:j+7) = img(i:i+7, j:j+7);
    end
end

% DCT变换
dct_blocks = zeros(size(img_blocks));
for i = 1:8:m
    for j = 1:8:n
        dct_blocks(i:i+7, j:j+7) = dct2(img_blocks(i:i+7, j:j+7));
    end
end

% 量化
q = [16 11 10 16 24 40 51 61;
     12 12 14 19 26 58 60 55;
     14 13 16 24 40 57 69 56;
     14 17 22 29 51 87 80 62;
     18 22 37 56 68 109 103 77;
     24 35 55 64 81 104 113 92;
     49 64 78 87 103 121 120 101;
     72 92 95 98 112 100 103 99];
quant_blocks = zeros(size(dct_blocks));
for i = 1:8:m
    for j = 1:8:n
        quant_blocks(i:i+7, j:j+7) = round(dct_blocks(i:i+7, j:j+7) ./ (q * 2));
    end
end

% 霍夫曼编码
dc_diff = zeros(size(quant_blocks));
ac_coeffs = cell(size(quant_blocks));
for i = 1:8:m
    for j = 1:8:n
        % DC系数
        if i == 1 && j == 1
            dc_diff(i, j) = quant_blocks(i, j);
        else
            dc_diff(i, j) = quant_blocks(i, j) - quant_blocks(i-8, j);
        end
        % AC系数
        ac_coeffs{i, j} = run_length_encode(quant_blocks(i:i+7, j:j+7));
    end
end

% 将DC系数和AC系数写入文本文件
fileID = fopen('compressed.txt', 'w');
for i = 1:8:m
    for j = 1:8:n
        % DC系数
        dc_val = dc_diff(i, j);
        dc_cat = find_category(dc_val);
        dc_code = get_huffman_code('dc', dc_cat);
        fprintf(fileID, '%s %s\n', dc_code, dec2bin(dc_val - get_category_threshold(dc_cat), dc_cat));
        % AC系数
        ac_coeffs{i, j} = ac_coeffs{i, j}(2:end); % 去掉第一个0
        for k = 1:length(ac_coeffs{i, j})
            ac_val = ac_coeffs{i, j}(k);
            ac_run = ac_val(1);
            ac_mag = ac_val(2);
            ac_cat = find_category(ac_mag);
            ac_code = get_huffman_code('ac', ac_run, ac_cat);
            fprintf(fileID, '%s %s\n', ac_code, dec2bin(ac_mag - get_category_threshold(ac_cat), ac_cat));
        end
        % 块结束标志
        end_code = get_huffman_code('ac', 0, 0);
        fprintf(fileID, '%s\n', end_code);
    end
end
fclose(fileID);

其中，`find_category`函数和`get_category_threshold`函数用于计算霍夫曼编码中的系数类别和类别阈值，`get_huffman_code`函数用于获取对应的霍夫曼编码。

最终，压缩后的数据将保存在名为`compressed.txt`的文本文件中。